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Experimentación Numérica Presentado por: Global Business Solutions.

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Presentación del tema: "Experimentación Numérica Presentado por: Global Business Solutions."— Transcripción de la presentación:

1 Experimentación Numérica Presentado por: Global Business Solutions

2 AGENDA Objetivos Soluciones: Algoritmos Hipótesis Resultados Conclusiones

3 OBJETIVO Analizar los diferentes proyectos de inversión Agrícola teniendo en cuenta las variables involucradas, para de esa manera, seleccionar los proyectos adecuados para formar parte de la cartera de Inversión para cierta empresa del rubro Agrícola.

4 Función Objetivo Donde: r: Tasa de interés Pe: Probabilidad de Erosión Pl: Probabilidad de Plaga

5 Matriz Producto-Región Natural REGION NATURAL DEL PERU TIPO DE CULTIVO PRODUCTO CHALA O COSTA YUNGAQUECHUASUNIPUNA O JALCA JANCA O COORDILLERA SELVA ALTA O RUPA RUPA SELVA BAJA U OMAGUA CEREALESCAÑA AZUCAR CEREALESARROZ CEREALESMAIZ CEREALESTRIGO ,1000 CEREALESQUINUA LEGUMBRESFRIJOL MALVACEASALGODON OTROSCOCA OTROSCAFÉ TUBERCULOPAPA TUBERCULOYUCA

6 SOLUCIONES Lista de Algoritmos Algoritmo A: Grasp Algoritmo B: Voraz

7 HIPÓTESIS (Primera Hipótesis) Ho: El tiempo de procesamiento que emplea el algoritmo A es igual al del algoritmo B. Ha: El tiempo de procesamiento que emplea el algoritmo A es diferente al del algoritmo B. Se asume que: u1: media del tiempo de ejecución que se obtiene del algoritmo A. u2: media del tiempo de ejecución que se obtiene del algoritmo B. Ho: u1 = u2 Ha: u1 u2

8 Pre - condición Datos de entrada del algoritmo: Lista de Proyectos a ser evaluados y luego seleccionados. Datos del experimento: Para realizar los experimentos, se ha analizado los valores para una población N de: N = 100 proyectos N = 150 proyectos N = 200 proyectos

9 Experimentación Numérica Pruebas estadísticas (comparación de dos medias). El estadístico de prueba con : grados de libertad = n1+n2-2 está dado por To: R.C={ To t1-α/2, n1+n2-2} Prueba bilateral (Para HA: u1 u2 se rechaza si |To| > Tα/2)

10 Experimentación Numérica Algoritmo GRASPVORAZ IndiceN=100N=150N=200N=100N=150N=

11 Resultados

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14 GraspVoraz media36, , varianza2004, , sp32, Spcuadrado1034, grado de libertad60 Para 100 proyectos Para 200 proyectos Para 150 proyectos GraspVoraz media61, , varianza11414, , sp75, Spcuadrado5736, grado de libertad60 GraspVoraz media168, , varianza132085,91471, sp257, Spcuadrado66078,78172 grado de libertad60

15 Resultados Según tabla T-Student (α=0.05) To = 3, alpha0,05 tabla t-student(60,0.025)2,0003 to3, Región Críticato> Decisión:Se rechaza Ho Para 100 Proyectos

16 Resultados Para 150 Proyectos Según tabla T-Student (α=0.05) To = 2, alpha0,05 tabla t-student(60,0.025)2,0003 to2, Región Críticato> Decisión:Se rechaza Ho

17 Resultados Para 200 Proyectos Según tabla T-Student (α=0.05) To = 2, alpha0,05 tabla t-student(60,0.025)2,0003 to2, Región Críticato> Decisión:Se rechaza Ho

18 Segunda Hipótesis Ho: El valor de suma de VAE del algoritmo A es igual al del algoritmo B. Ha: El valor de suma de VAE del algoritmo A es menor al del algoritmo B. u1: media de los valores de VAE que se obtiene del algoritmo A. u2: media de los valores de VAE que se obtiene del algoritmo B. Ho: u1 = u2 Ha: u1 < u2

19 Pre - condición Datos de entrada del algoritmo: Lista de Proyectos a ser evaluados y luego seleccionados. Datos del experimento: Para realizar los experimentos, se ha analizado los valores para una población N igual a 1510

20 Experimentación Numérica Pruebas estadísticas (comparación de dos medias). El estadístico de prueba con : grados de libertad = n1+n2-2 está dado por To: R.C={ To t1-α/2, n1+n2-2} Prueba bilateral (Para HA: u1 u2 se rechaza si |To| > Tα/2)

21 Experimentación Numérica Algoritmo GRASPVORAZ IndiceN = 1510 proyectos , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , ,

22 Resultados GraspVoraz media ,751,4901E-08 varianza3,98181E+142,2945E-16 sp ,42 Spcuadrado1,99091E+14 grado de libertad60

23 Resultados alpha0,05 tabla t-student(60,0.025)2,0003 to4, Región Críticato> Decisión:se rechaza Ho Según tabla T-Student (α=0.05) To = 4,

24 Conclusiones Con un 95% de confianza se afirma que: A pesar de que el algoritmo Voraz tiene un tiempo de respuesta menor a la del algoritmo GRASP, esta diferencia se presenta en milisegundos, y se puede considerar como poco significante. Un indicador como el VAE nos recomienda decidirnos por el algoritmo GRASP pues mediante su ejecución podemos obtener un VAE mayor, lo que nos indica que generará mayor rentabilidad por todos los proyectos seleccionados sin importar el periodo de duración de cada uno de ellos.

25 Resultados Mejor Algoritmo

26 GRACIAS


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